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Question ZH

現在讓我們考慮迴歸的完全貝葉斯版本，假設與 (c) 相同，即 Γ=αI\Gamma = \alpha I 且 Σ=σ2I\Sigma = \sigma^2 I。這個公式是 高斯過程迴歸 (Gaussian process regression) 的線性版本。

(d) 對於不同的 α\alpha 和 σ2\sigma^2 值（例如 α=0,α→∞,σ2=0\alpha = 0, \alpha \to \infty, \sigma^2 = 0），後驗分佈 p(θ∣D)p(\theta|\mathcal{D}) 的平均值和共變異數會發生什麼變化？